Hormonal Regulation of Oligodendrogenesis I: Effects across the Lifespan
Notice bibliographique
Résumé
The brain’s capacity to respond to changing environments via hormonal signaling is critical to fine-tuned function. An emerging body of literature highlights a role for myelin plasticity as a prominent type of experience-dependent plasticity in the adult brain. Myelin plasticity is driven by oligodendrocytes (OLs) and their precursor cells (OPCs). OPC differentiation regulates the trajectory of myelin production throughout development, and importantly, OPCs maintain the ability to proliferate and generate new OLs throughout adulthood. The process of oligodendrogenesis (OLgenesis), the creation of new OLs, can be dramatically influenced during early development and in adulthood by internal and environmental conditions such as hormones. Here, we review the current literature describing hormonal regulation of OLgenesis within physiological conditions, focusing on several classes of hormones: steroid, peptide, and thyroid hormones. We discuss hormonal regulation at each stage of OLgenesis and describe mechanisms of action, where known. Overall, the majority of hormones enhance OLgenesis, increasing OPC differentiation and inducing maturation and myelin production in OLs. The mechanisms underlying these processes vary for each hormone but may ultimately converge upon common signaling pathways, mediated by specific receptors expressed across the OL lineage. However, not all of the mechanisms have been fully elucidated, and here, we note the remaining gaps in the literature, including the complex interactions between hormonal systems and with the immune system. In the companion manuscript in this issue [1], we discuss the implications of hormonal regulation of OLgenesis for neurological and psychiatric disorders characterized by white matter loss. Ultimately, a better understanding of the fundamental mechanisms of hormonal regulation of OLgenesis across the entire lifespan, especially in vivo, will progress both basic and translational research.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».